NewSpace Times

🌟 NannyML — библиотека для оценивания производительности ML-моделей — pip install nannyml NannyML — это open-source библиотека Python, которая позволяет оценивать производительность модели после развертывания, обнаруживать дрейф данных и не только. NannyML имеет простой в использовании интерфейс, отображает интерактивные графики, абсолютно не зависит от модели и поддерживает все базовые сценарии использования, такие как анализ моделей классификации и регрессии. 🖥 GitHub

⚡️ Распознавание объектов с faster-coco-eval. Разбираемся с библиотекой компьютерного зрения. https://www.youtube.com/watch?v=5bVG2thY2tA

💥 Ускорьте работу ваших моделей Трансформеров с помощью значительно улучшенной библиотеки cuDNN 9 от nvidia, поддерживающей технологию Scaled Dot Product Attention (SDPA) ✨ cuDNN 9 BF16 работает в 2 раза быстрее, чем лучшая из доступных реализаций PyTorch BF16, а так же быстрее cuDNN FP8 в 3 раза. Более высокая производительность позволяет увеличить длину последовательности и сократить время предварительной подготовки и файнтюнинга моделей. https://developer.nvidia.com/blog/accelerating-transformers-with-nvidia-cudnn-9/

🌟 Apache TVM — компиляция ML-моделей для любых аппаратных характеристик Apache TVM — это фреймворк компилятора ML-приложений с открытым исходным кодом для CPU, GPU и не только. Цель Apache TVM — дать ML-инженерам возможность оптимизировать и эффективно выполнять вычисления на любом железе. 🖥 GitHub 🟡 Доки

⚡️ Три статьи, которые победили в конкурсе Технотекст от Хабра в номинации ML ➡️ Делитесь с коллегами и сохраняйте себе, чтобы не потерять Игорь Котенков (Open Data Science) с разбором работы ChatGPT. Виктор Юрченко (Яндекс) о планировании движения беспилотных автомобилей с помощью нейросетей. Мурат Апишев о методах позиционного кодирования в Transformer. 📎 Первая 📎 Вторая 📎 Третья

🌟 txtai — универсальная база данных эмбеддингов для семантического поиска, оркестрации LLM и для управления рабочими процессами, связанными с ML — pip install txtai Особенности txtai: — Имеет векторный поиск с SQL, хранение объектов, анализ графов и мультимодальное индексирование — Поддерживает создание эмбеддингов для текста, документов, аудио, изображений и видео — Позволяет создавать конвейеры на основе языковых моделей для выполнения подсказок LLM, ответов на вопросы, маркировки, транскрипции, перевода, резюмирования и т. д. — Можно запускать локально или масштабировать с помощью оркестрации контейнеров 🖥 GitHub 🟡 Доки

⚡️ Введение в моделирование на языке зрения — мощная статья от Meta о работе VLM, о том, как их обучать и оценивать Модели Vision-Language (VLM) — это область исследований, которая обладает большим потенциалом, однако существует множество проблем, связанных с построением моделей такого типа. Именно поэтому ребята из Meta опубликовали эту статью — чтобы у большего числа людей сформировалось понимание специфики работы с VLMs, понимание, как они работают и как их обучать. В статье в основном обсуждается работа с изображениями, но также затрагивается возможность расширения этих методов на видео. 📎 Arxiv

✅ Друзья, этой осенью в Москве состоится Ai Conf 2024 – первая прикладная тематическая конференция по Data Science. Темы конференции: - работа со звуком - компьютерное зрение и генерация изображений - обработка естественного языка - рекомендательные системы и поиск - умные механизмы - разработка агентов - академические исследования - оптимизация использования железа и др. Программа конференции будет строиться вокруг областей применения машинного обучения, а к выступлению приглашены не только спикеры из отраслей отраслей IT, Интернет и E-commerce, но и из отраслей реального сектора. Вам есть чем поделиться? Отправляйте заявку на спикерство на сайте 🎁 Для всех наших спикеров предусмотрены бонусы: билет на конференцию; покроем ваши расходы на логистику, будь то поезд, самолет или автобус; предоставим вам номер в комфортабельном отеле рядом с местом проведения конференции; и, конечно, поможем подготовиться к выступлению. Подробности о конфeренции AiConf erid:2VtzqvzVtR3 Реклама ООО «Конференции Олега Б...

🌟 PropertyGraphIndex — способ построения графов знаний от LlamaIndex Граф свойств/знаний — это граф, узлами которого являются отдельные знания/свойства, связанные между собой отношениями. И ребята из LlamaIndex буквально вчера представили возможность создавать такие графы при помощи PropertyGraphIndex. ▶️ Статья от LlamaIndex 🟡 Доки и примеры использования

Приглашаем Data Engineer на проект «Прикладная аналитическая платформа Сбер B2C» ⚡️ Платформа позволяет создавать аналитические витрины на Data Lake по различным направлениям бизнеса. Мы анализируем клиентские пути, создаём синергию в продуктах и сервисах и формируем целостное предложение для сегментов. Какие задачи будут в вашем планере: 👉 Ведение стримов разработки витрин. 👉 Управление жизненным циклом разработки витрин, умение находить правильный баланс между скоростью и качеством разработки. 👉 Организация внутрикомандных взаимодействий и мотивация. Мы активно расширяемся и усиливаем нашу команду, поэтому сейчас ищем талантливых Lead/Senior/Middle Data Engineer с опытом разработки приложений на Spark от двух лет, Scala/Java, знанием конвейеров и инструментов CI/CD. Читайте подробности и откликайтесь по ссылке 😉